大话火焰图（flame graph）

最新推荐文章于 2025-04-14 16:55:20 发布
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文章标签： c/c++
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火焰图是什么

就是下图展示的图形

某PHP程序的On-CPU类型的火焰图例子
简而言之,就是这个图形看起来像一团跳动的火焰,这也正是名字的由来.

火焰图的作用

火焰图（flame graph）用于分析性能

火焰图该怎么看

火焰图关注哪几个部分

  • 颜色本身没有什么意义
  • 纵向表示调用栈的深度
  • 横向表示消耗的时间

上述几个部分分别体现什么

横向来看
  • 由于横向表示消耗的时间,所以一个格子的宽度越大越说明其可能是瓶颈
纵向来看
  • 由于纵向表示调用栈的深度,所以火焰的火苗尖部就是CPU正在执行的操作
综上
  • 主要看那些比较宽大的火苗
  • 特别是那些平头的火苗

如何生成火焰图

  • 首先要有一个Tracer工具

  • Linux的Tracer工具

常见火焰图类型

常见的火焰图类型有 On-CPU，Off-CPU，还有 Memory，Hot/Cold，Differential 等等

什么时候使用On-CPU,什么时候使用Off-CPU?

  • 如果是CPU则使用On-CPU火焰图
  • 如果是IO或锁则使用Off-CPU火焰图

  • 不确定该怎么办

    1. 使用压测工具看看能否让CPU使用率趋于饱和
    2. 如果不管怎么压,CPU使用率始终上不来,那么很大可能是IO或锁出问题了,此时应该用Off-CPU火焰图,否则用On-CPU

  • 还是不确定该怎么办

    • 都搞搞
    • 正常情况下两张图的差异是比较大的
    • 如果差异不大,那么有可能是CPU被其他进程抢了

参考

Blazing Performance with Flame Graphs
白话火焰图
如何读懂火焰图

火焰图Flame Graph
天使也有爱
03-16 459
使用Flame Graph进行系统性能分析火焰图（Flame Graphs）的安装和基本用法
火焰图
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03-27 712
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07-12 3401
flame graph Brendan D. Gregg发明了火焰图，可以一针见血的指出程序的性能瓶颈
实时观测程序运行状态——火焰图(Flame Graphs)
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12-16 4517
转载:(69条消息) 火焰图（Flame Graphs）的安装和基本用法_san.hang的博客-优快云博客 火焰图（Flame Graphs） 一、概述： 火焰图（flame graph）是性能分析的利器，通过它可以快速定位性能瓶颈点。 perf 命令（performance 的缩写）是 Linux 系统原生提供的性能分析工具，会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈（stack）。 本文介绍它的安装和基本用法。 二、安装per...
用火焰图(Flame Graph)分析程序性能——以bustub为例
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04-14 857
在计算机科学和软件开发中，perf是一种性能分析工具，通常用于分析程序的性能瓶颈、CPU 使用情况、内存管理等。它是 Linux 操作系统中非常强大的工具，通常用于性能调优和故障排查。具体来说，perf监控硬件事件：例如 CPU 的缓存命中率、分支预测命中率、指令执行等硬件级别的事件。收集软件性能数据：例如函数的调用次数、执行时间等。性能分析和优化：通过分析程序的执行路径、调用堆栈、时间消耗等，帮助开发者找到性能瓶颈。分析系统负载和资源使用情况：例如 CPU、内存和磁盘的使用情况。
火焰图简介
m0_65931372的博客
08-26 5561
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性能工具 之 火焰图
蛰伏--当你不够强大时，就不要放弃努力
12-17 6585
是火焰图形状的数据结构，是一个二维数组，每一行对应火焰图中的每一行，在每一行中，Single类型火焰图4个数描述了一条bar，例如第一行是1个bar，第二行有2个bar。在上面这个火焰图中，可以看出 main 函数调用了 funcA、funcB、funcC，其中 funcA 又调用了 funcD、funcE，然后这些函数的开销又都不是自己花掉的，而是因为自己调用的一个 CPU 密集型的函数 caculate。在上面的实验中，虽然我们只采集了几秒，但是生成的文件还挺大的，有 800 多 KB。
Android CPU FlameGraph
oujunli的专栏
01-24 2516
记得刚接触Android性能的时候，Android还是2.3，用的是TraceView，到Android 4.1的时候，又用了Systrace。TraceView可以称得上是Android APP的性能优化神器，然后Traceview的特点是对性能影响太大，几倍到几十倍的性能影响，导致很多时候，都不知道是代码的性能问题，还是工具本身的问题，虽然后来又采样的功能，但采样却是定期的去get thread
使用火焰图(FlameGraph)分析程序性能
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白话火焰图
scdxmoe的专栏
07-07 2287
https://huoding.com/2016/08/18/531 很多人感冒发烧的时候，往往会模仿神农氏尝百草的路子：先尝尝抗病毒的药，再试试抗细菌的药，甭管家里有什么药挨个试，什么中药西药，瞎猫总会碰上死耗子，如此做法自然是不可取的，正确的做法应该是去医院验个血，确诊后再对症下药。 让我们回想一下我们一般是如何调试程序的：通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙
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mysql火焰图_火焰图(flame graph)是性能分析利器
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Perf命令Perf 命令(performance的简写)是 Linux 系统原生提供的性能分析工具，返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈(stack)。通常，它的执行频率是 99Hz(每秒99次)，如果99次都返回同一个函数名，那就说明 CPU 这一秒钟都在执行同一个函数，可能存在性能问题。$ sudo perf record -F 99 -p 13204 -g -- sleep 30注：p...
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FlameGraph: 构建性能分析的火焰图神器 flamegraph Generates flamegraphs with Node.js or in the browser. 项目地址: https://gitcode.com...
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火焰图(性能分析之CPU篇)
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红色的是其他，例如加载SO，执行JNI。
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09-10 9344
具体的步骤参见这里： 《flame graph：图形化perf call stack数据的小工具》   使用SystemTap脚本制作火焰图，内存较少时，分配存储采样的数组可能失败，需要编写脚本，还要安装kernel的debuginfo包。使用perf的话，相对来说要简单一些。不过在有kernel的debuginfo包的时候，采样显示的信息要更丰富一些。   为了使用perf制作火焰图方便
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火焰图（Flame Graph）是一种用于可视化软件性能剖析数据的工具，它提供了一种直观的方式来理解代码的执行时间和调用关系。由Brendan Gregg首次提出，并成为分析性能问题的强大工具。读懂火焰图X轴：有多个方块组成，一个方块代表一个函数函数，在x轴占的宽度越宽，表示他被采样到的次数越多，可以简单的粗暴的近似理解为执行时间Y轴：表示函数调用栈，调用栈越深，火焰就越高顶部是CPU正在执行的函数，下方都是他的父函数什么时候使用 On-CPU 火焰图?什么时候使用 Off-CPU 火焰图呢?
火焰图（Flame Graphs）
03-19
### 火焰图的概念 火焰图是一种用于性能分析的可视化工具，由 Brendan Gregg 开发并开源[^1]。它通过堆栈跟踪数据以层次结构的形式展示程序运行期间的时间消耗情况。每一层代表一个调用帧(call frame)，水平宽度表示该函数占用的总时间比例，而垂直方向则显示调用链的深度。 这种图形化的方式使得开发者能够快速定位哪些函数占用了较多执行时间以及它们是如何被调用的。由于其直观性和高效性，在软件性能优化领域得到了广泛应用。 ### 数据输入格式支持 为了生成火焰图，可以采用多种兼容的数据格式作为输入源之一。其中折叠堆栈(Folded Stacks)格式可被多个工具读取，包括但不限于原始版本的 FlameGraph 工具包、Rust 编程语言移植版 Inferno 和 Speedscope 这些现代前端界面应用[^2]。 这些不同的实现提供了灵活的选择来适应各种环境下的需求，无论是传统的命令行操作还是更友好的 GUI 接口都能找到合适的解决方案。 ### 实际案例中的作用 在一个具体的例子当中，某位工程师绘制出了完成请求速率对比负载变化曲线图表之后发现两者都达到了突然停止增长的状态线形特征明显下降形成天花板效应现象[^3]。此时如果借助于火焰图技术深入探究内部瓶颈所在，则可能揭示出导致上述表现的根本原因从而指导进一步改进措施制定过程。 ```python import flamegraph def generate_flame_graph(data): fg = flamegraph.FlameGraph() graph = fg.generate(data) return graph.to_html() data = [ ("main", [("func_a", 50), ("func_b", 30)]), ("func_a", [("sub_func_1", 20), ("sub_func_2", 30)]) ] html_content = generate_flame_graph(data) print(html_content) ```
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